Visualizador de Entropia

O que faz

O Visualizador de Entropia mede quão aleatórios seus dados realmente são, byte a byte. Cole texto ou solte qualquer arquivo e ele computa a entropia de Shannon (bits por byte, 0-8), um histograma de frequência de bytes (256 bins), um teste de uniformidade chi-quadrado com valor-p, a correlação serial entre bytes consecutivos e uma estimativa de π por Monte Carlo — as cinco verificações clássicas de aleatoriedade do conjunto de testes ent. Um mapa de calor de entropia por bloco mostra onde os trechos previsíveis se escondem nos dados.

Isso importa em todo lugar onde aleatoriedade é uma propriedade de segurança. Chaves de criptografia, tokens de API, IDs de sessão e salts de senha são tão fortes quanto a entropia por trás deles: uma chave “com cara de aleatória” gerada por uma fonte fraca pode ser quebrada por força bruta ordens de magnitude mais rápido do que seu comprimento sugere. Alimente a ferramenta com a saída do seu gerador e o cartão de veredito diz imediatamente se ela é excellent (indistinguível de ruído) ou está vazando estrutura. Tudo roda 100% no cliente — seus dados nunca saem do navegador.

Como usar

1. Cole texto em Data to analyze, ou solte qualquer arquivo na caixa (ou clique em Open file). A análise roda automaticamente, ~250 ms depois que você para de digitar.
2. Leia o badge de veredito no topo: excellent, good, suspicious ou low.
3. Confira os quatro cartões de métricas: o medidor de entropia de Shannon (0-8 bits/byte), chi-quadrado com aprovação/reprovação, Monte Carlo π vs o π real, e correlação serial (0 = bytes independentes).
4. Escaneie o histograma de frequência de bytes: barras verdes abraçam a linha tracejada de contagem esperada; barras vermelhas são bytes super- ou sub-representados.
5. Leia o mapa de calor de entropia: uma célula por bloco de 16 bytes, vermelho = previsível, azul = entropia alta — manchas de vermelho dentro de dados azuis são padrões embutidos.
6. Use Copy report para um resumo em texto puro, ou Copy share link para reproduzir a visão exata (entradas de texto são codificadas na URL).

Exemplos

Texto repetitivo não é aleatório

Entrada: abcabcabcabc… (900 bytes)

Shannon entropy: 1.585 bits/byte (low)   — only 3 distinct bytes
Chi-squared: 75900.0 (p=0.0000) — skewed — fail
Serial correlation: -0.5000

Saída de um bom gerador parece ruído

Entrada: 65.536 bytes de um PRNG com semente fixa (semente 42, mulberry32)

Shannon entropy: 7.9972 bits/byte (excellent)
Chi-squared: 252.1 (df 255, p=0.5389) — uniform — pass
Serial correlation: -0.0083
Monte Carlo π: 3.1272 (actual 3.14159)

Texto em inglês fica no meio do caminho

Entrada: The quick brown fox jumps over the lazy dog. 0123456789 abcdef ABCDEF

Shannon entropy: ≈ 5.1 bits/byte (suspicious)
Histogram: ASCII letters spike green-red; bytes 128-255 nearly absent

Bom saber

• Escala de veredito: > 7.5 bits/byte = excellent, > 6 = good, > 4 = suspicious, ≤ 4 = low. Dados comprimidos e criptografados devem sempre pousar perto de 8.
• Amostras pequenas mentem: chi-quadrado e Monte Carlo π precisam de milhares de bytes para serem significativos. Entradas curtas mostram números ruidosos — isso é esperado, não uma falha.
• Arquivos acima de 512 KB são analisados até esse limite (a linha de cabeçalho mostra quando o truncamento aconteceu); o mapa de calor mostra no máximo 4.096 blocos.
• Privacidade: toda a análise é local — nada é enviado, sem cookies, sem contas. Seguro para chaves e segredos.
• Ferramentas relacionadas: Password Strength Analyser, Secure Token Generator,

  HashHashA one-way function that maps data of any size to a fixed-length digest. Same input, same digest; any change, different digest; not reversible.

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